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Interaction sol-structure en milieu stochastique - Bibliothèque Ecole ...

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Chapitre 3: MODELES CONTINUS À CARACIÉRISTIQUES ALÉATOIRES<br />

d) Simulations et interprétation statistique associées à kfonction de transfert<br />

d-l) Aléa placé sur le module de cisaillem<strong>en</strong>t<br />

Dans un premier temps, on considère l'aléa monodim<strong>en</strong>sionnel sur le module de cisaillem<strong>en</strong>t G<br />

uniquem<strong>en</strong>t, alors que la masse volumique est ici considérée constante, afin de comparer ultérieurem<strong>en</strong>t<br />

cette prise <strong>en</strong> compte par rapport à celle qu'on obti<strong>en</strong>drait pour un aléa placé simultaném<strong>en</strong>t<br />

sur G et Po<br />

Le module de cisaillem<strong>en</strong>t sur une colonne de <strong>sol</strong> est défmi par:<br />

G(z) = Gl<br />

+<br />

(3.114)<br />

où G représ<strong>en</strong>te le module de cisaillem<strong>en</strong>t complexe caractéristique de l'amortissem<strong>en</strong>t hystérétique.<br />

L'indice 0 traduit le fait que ce dernier est associé à un <strong>milieu</strong> homogène et sans aléa, et<br />

correspond d'un point de vue mathématique à l'espérance mathématique de G. On se place <strong>en</strong>core<br />

dans une hypothèse de stationnarité temporelle, la variabilité est seulem<strong>en</strong>t spatiale.<br />

Les fluctuations associées à G sont générées de type gaussi<strong>en</strong> et corrélées arbitrairem<strong>en</strong>t de façon<br />

expon<strong>en</strong>tielle. Pour l'application numérique, on pr<strong>en</strong>d l'écart type égal à 30% et la longueur<br />

de corrélation fixée à 4 m et 11=10%. Pour ajuster, le plus finem<strong>en</strong>t possible, les fluctuations<br />

aléatoires générées correspondantes aux caractéristiques fixées (moy<strong>en</strong>ne de l'<strong>en</strong>semble de<br />

toutes les réalisations nulles <strong>en</strong> moy<strong>en</strong>ne, et l'écart type de l'<strong>en</strong>semble de ces mêmes fluctuations<br />

de valeur désirée), on procède comme suit, pour éviter un év<strong>en</strong>tuel biais de la fonction<br />

random:<br />

- on stocke toutes les réalisations,<br />

- on les rec<strong>en</strong>tre pour ajuster la moy<strong>en</strong>ne,<br />

- on les multiplie par le ratio "Écart type désiré/Ecart type calculé numériquem<strong>en</strong>t".<br />

Les fluctuations adim<strong>en</strong>sionnelles<br />

inférieures à -1 sont supprimées de manières à ne pas<br />

obt<strong>en</strong>ir des rigidités négatives, qui n'ont pas de s<strong>en</strong>s physique. Par raison desymétrie, on supprime<br />

égalem<strong>en</strong>t les fluctuations relatives à cette variable supérieures à 1. On obti<strong>en</strong>t ainsi une<br />

variable aléatoire associée à ces fluctuations, de moy<strong>en</strong>ne nulle et d'écart type fixé, qui suit une<br />

loi gaussi<strong>en</strong>ne tronquée. D'un point de vue statistique, pour un écart type de 30%, ii existe peu<br />

de réalisations supprimées, et l'effet de troncature est peu significatif, comme le montre l'histogramme<br />

représ<strong>en</strong>tant l'<strong>en</strong>semble des réalisations associées à la fluctuation adim<strong>en</strong>sionnelle,<br />

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